AI企業(yè)重點(diǎn)關(guān)注的9大醫(yī)學(xué)成像模式和11個(gè)人體部位(附詳細(xì)數(shù)據(jù))
Frost & Sullivan的報(bào)告顯示,雖然目前人工智能( AI )在醫(yī)學(xué)圖像分析領(lǐng)域的前景吸引了一大批關(guān)注,但是,AI在增強(qiáng)整個(gè)醫(yī)學(xué)成像過(guò)程和開(kāi)啟智能成像系統(tǒng)的潛力,也同樣存在巨大機(jī)遇。
AI應(yīng)用于醫(yī)學(xué)成像,最初的重點(diǎn)是利用內(nèi)置技術(shù)——將局部定位算法用于傳統(tǒng)放射圖像。不過(guò),在過(guò)去的兩三年里,市場(chǎng)一直在朝著通過(guò)云計(jì)算向用戶提供AI技術(shù)的方向發(fā)展,這使得AI更加廣泛可用,同時(shí)算法也能夠從更高的使用量中不斷學(xué)習(xí)。
未來(lái),更可期的趨勢(shì)是用于成像模式本身,而不是在PACS或后處理工作站上。首先要把深度學(xué)習(xí)AI技術(shù)嵌入掃描設(shè)備,將算法應(yīng)用于原始圖像數(shù)據(jù)。
當(dāng)今醫(yī)學(xué)成像AI市場(chǎng)的特點(diǎn)呈現(xiàn)動(dòng)態(tài)、多樣化的競(jìng)爭(zhēng)格局,包括一些主要的云計(jì)算供應(yīng)商(已與成像AI初創(chuàng)企業(yè)達(dá)成合作伙伴關(guān)系)、提升計(jì)算速度的供應(yīng)商、云市場(chǎng)(cloud marketplace)供應(yīng)商、健康IT供應(yīng)商(與云合作伙伴建立了生態(tài)系統(tǒng))、核心醫(yī)療成像和信息學(xué)供應(yīng)商、以及一些主要的IT供應(yīng)商和90多家獨(dú)立軟件供應(yīng)商。醫(yī)學(xué)影像AI分析的初創(chuàng)企業(yè)數(shù)量也從2009年的2家,增加到了2017年的83家。
這個(gè)領(lǐng)域也吸引了大量投資。以投資于心血管軟件開(kāi)發(fā)商HeartFlow公司的4.665億美元為代表,在不到5年的時(shí)間里,醫(yī)學(xué)成像AI市場(chǎng)籌集到超過(guò)10億美元的資金。如果把收并購(gòu)和一些大企業(yè)的研發(fā)資金也包括在內(nèi),這一數(shù)字將高達(dá)60億美元。
目前,醫(yī)學(xué)成像AI的主要應(yīng)用集中在自動(dòng)化、加速以及增強(qiáng)圖像分析,其中醫(yī)學(xué)成像AI公司最關(guān)注的成像方式是CT和MRI(表1)。
表1 AI領(lǐng)域所關(guān)注的9大成像模式
而換一個(gè)角度,從不同人體部位來(lái)看,大腦和肺部是最受關(guān)注的(表2)。
表2 AI領(lǐng)域所關(guān)注的11個(gè)人體部位
眼下業(yè)界面臨的一個(gè)大問(wèn)題,是如何將醫(yī)學(xué)成像AI技術(shù)的巨額投資貨幣化。最有可能的財(cái)務(wù)模式是以結(jié)果為導(dǎo)向,包括共享儲(chǔ)蓄或利潤(rùn)共享模式。
除了圖像分析之外,AI其實(shí)還可以用于醫(yī)學(xué)成像工作流程的各個(gè)方面(表3)。
表3 未來(lái)可應(yīng)用AI的9大細(xì)分領(lǐng)域
雖然全球的醫(yī)療保健機(jī)構(gòu)都希望降低成本、提高產(chǎn)出,提升患者和員工的滿意度,但采用醫(yī)學(xué)成像AI的獲益因地域而異。比如,美國(guó)將受益于勞動(dòng)效率和標(biāo)準(zhǔn)化方面,而英國(guó)為了解決放射學(xué)家短缺和患者等待時(shí)間長(zhǎng)的問(wèn)題,中國(guó)則是需要提供更多的醫(yī)療專業(yè)知識(shí)。
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